{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. 请简述基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐的基本原理，并指出二者的适用场景。（20分） \n",
    "\n",
    "   （1）基于内容的推荐：基于用户喜欢物品的属性/内容进行推荐，无需考虑其他用户的行为。与具体的User不在有关系，只关注Item本身的特征，根据Item获得与之特征相似的Item。\n",
    "\n",
    "   根据用户已经选择的物品，计算用户兴趣爱好（用户画像）\n",
    "   • 计算物品的特征（物体画像）\n",
    "   • 计算推荐对象的特征与用户兴趣偏好的匹配程度\n",
    "   • 根据匹配程度排序\n",
    "   基于内容推荐更适合“用户焦点比较集中”的使用场景，比如垂直领域的内容推送。\n",
    "\n",
    "   （2） 基于协同过滤的推荐：根据用户-物品之间的历史关系进行推荐，与物品的具体内容无关，一般分为：基于用户的协同过滤，基于物品的协同过滤和基于矩阵分解的协同过滤。基本思想：用户选择某个物品是基于其他用户的推荐，给用户推荐与其有相似兴趣的其他用户喜欢的物品。\n",
    "   适用场景：该模型可以帮助用户发现新的兴趣。机器学习系统可能不知道用户对某个给定的项目感兴趣，但模型可能仍然推荐出它，因为相似用户对该项目感兴趣。不需要掌握专门的领域知识。不需要上下文特征。协同过滤更适合“给用户带点新鲜的东西”的使用场景，比如“逛”淘宝的用户。\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "2. 请分别给出一个基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤的典型应用场景。（20分） \n",
    "  \n",
    "   （1）基于用户的协同过滤：基本思想是用户选择某个物品是基于其他用户的推荐，给用户推荐与其有相似兴趣的其他用户喜欢的物品。\n",
    "   \n",
    "   典型应用场景：新闻等的推荐。\n",
    "  \n",
    "   （2） 基于物品的协同过滤：基本思想是给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。\n",
    "   \n",
    "   典型应用场景：电商网站。基于物品的协同过滤的一个优点是容易解释推荐原因，电商网站中物品的相似度是相对不变的，物品相似度的矩阵维护起来相对容易。\n",
    "\n",
    "\n",
    "3. 将推荐电影数目改成20个，运行课程给的代码，比较三种协同过滤算法的性能，并和推荐数目为10的推荐结果比较。（60分）\n",
    "   \n",
    "   已经另存为另外的单独.ipynd文件。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
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   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.3"
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 },
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